根據(jù)市場研究機構(gòu)Jon Peddie Research的最新數(shù)據(jù)顯示，2022年二季度，全球獨立GPU市場出貨量較去年同期增長 2.4% 至 1040 萬臺，但是較一季度環(huán)比則下滑了22.6%。NVIDIA在獨立GPU的顯卡市場出貨量雖然同比增長了近3%，但是環(huán)比卻下滑了19.1%。而這主要是由于PC出貨量及虛擬幣挖礦需求下滑所引起的。不過，從市場份額來看，NVIDIA的獨立GPU二季度的市場份額則從一季度的 75% 增加到了79.6%，保持了與去年同期相當?shù)姆蓊~。

NVIDIA公司專門打造面向計算機、消費電子和移動終端，能夠改變整個行業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)品。這些產(chǎn)品家族正在改變視覺豐富和運算密集型應(yīng)用例如視頻游戲、電影產(chǎn)業(yè)、廣播、工業(yè)設(shè)計、財政模型、空間探索以及醫(yī)療成像。此外，NVIDIA致力于研發(fā)和提供引領(lǐng)行業(yè)潮流的先進技術(shù)，包括NVIDIA SLI技術(shù)——能夠靈活地大幅提升系統(tǒng)性能的革命性技術(shù)和NVIDIA PureVideo高清視頻技術(shù)。NVIDIA已經(jīng)開發(fā)出了五大產(chǎn)品系列，以滿足特定細分市場需求，包括：GeForce、Tegra、ION、Quadro、Tesla。公司不斷為視覺計算樹立全新標準，其令人嘆為觀止的交互式圖形產(chǎn)品可廣泛用于從平板電腦和便攜式媒體播放器到筆記本與工作站等各種設(shè)備之上。

黃仁勛、克里斯·馬拉科夫斯基和卡蒂斯·普里姆于1993年1月美國加州創(chuàng)辦了NVIDIA(隨后成為特拉華州企業(yè))。NVIDIA保持低調(diào)直到1997-1998年，當時它發(fā)布了RIVA個人電腦繪圖處理器產(chǎn)品線。它于1999年1月在Nasdaq掛牌上市;同年5月，售出第一千萬個繪圖處理器。于2000年它收購了一代王者3dfx的知識產(chǎn)權(quán)。3dfx是九十年代中期其中一間最大的圖形處理器廠商。NVIDIA與很多OEM廠商，和一些組織創(chuàng)建起密切關(guān)系。2002年2月，NVIDIA售出第一億個繪圖處理器。

NVIDIA確認，已接到美政府通知，未來向中國和俄羅斯出口A100和即將上市的H100芯片將需要新的許可證要求。這些規(guī)則也適用于DGX或任何其他包含A100或H100芯片和A10x的系統(tǒng);這些規(guī)則還涵蓋任何未來的芯片，其峰值性能和芯片間I/O性能均等于或大于大致等于A100的閾值，以及包括這些電路的任何系統(tǒng);新規(guī)則可能會影響公司及時完成H100開發(fā)或支持A100現(xiàn)有客戶的能力，并可能要求NVIDIA將某些業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)移到中國境外。

9月1日晚間，NVIDIA官方再度公布的最新消息顯示，美國政府對NVIDIA繼續(xù)開發(fā)H100集成電路的出口、再出口和國內(nèi)轉(zhuǎn)讓的許可進行了授權(quán)。這也意味著NVIDIA無需將某些業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)移到中國境外。另外該授權(quán)還允許NVIDIA在2023年3月1日前為A100 GPU的美國客戶提供必要的出口支持(這里應(yīng)該指的是在大陸的美國客戶);同時，授權(quán)A100和H100在2023年9月1日之前通過NVIDIA的香港公司履行訂單和物流。

雖然，NVIDIA A100/H100系列產(chǎn)品在美國給出的“緩沖期”之內(nèi)仍然可以通過其香港公司對中國大陸的出口，但是“緩沖期”過后，則必須有美國政府的許可才能出口。因此，一些大陸客戶為了保障供應(yīng)，趕在“緩沖期”內(nèi)加大了A100/H100的采購量，也并不奇怪。

為了加速 AI 訓(xùn)練、推理的發(fā)展，英偉達(NVIDIA)、英特爾(Intel)以及 Arm 近日攜手發(fā)布了“FP8 Formats for Deep Learning”白皮書，希望能通過 8 位浮點運算的格式來改善運算性能，并將其作為 AI 通用的交換格式，提升深度學(xué)習訓(xùn)練與推理速度。目前該白皮書也已提交給了電氣與電子工程師協(xié)會(Institute of Electrical and Electronics Engineers, IEEE)。

FP8 格式之所以重要的原因有很多，其中最重要的是，到目前為止，AI 推理之間存在一種分裂，以整數(shù)格式(通常為 INT8，但有時為 INT4)以低精度完成，與 AI 訓(xùn)練以 FP16、FP32 或 FP64 精度完成，HPC 以 FP32 或 FP64 精度完成。NVIDIA和 Intel 都認為 FP8 不僅可以用于推理，在某些情況下還可以用于 AI 訓(xùn)練，從而從根本上提高其加速器的有效吞吐量。